统计分析需要正确的选择统计分析方法

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作者 | 陈青山

编辑 | 张园媛

当研究目的和设计方案确定以后,不同研究对象的各项研究指标(即研究变量)的数据库,包括各个变量的性质、类型,也随之确定,实际上由研究目的决定的不同性质、类型变量间的关系组合也就确定了。如果把统计分析看作是结果变量与影响变量间的关系分析,那么这种不同性质、类型变量间关系的组合就决定了不同统计方法的选择。在进行统计分析之前,要学会正确选择。

以两变量关系分析为例加以说明。

两变量关系分析仅仅是指一个结果变量与一个影响变量之间关系的分析。由于结果变量和影响变量各包括4种类型(二项分类变量、多项无序分类变量、多项有序分类变量、数值变量),所以不同性质、不同类型的变量可以交叉组合形成16种不同的关系,相对应有不同的统计学分析方法。见表6-1。

表6-1 两变量关系分析的统计方法

表中,把结果变量看作是地球表面的“经线”,影响变量看作是地球表面的“纬线”,两个变量的不同类型则视为不同的“经纬度”,其相交的位置就是研究者在统计分析中所需要选择的目标统计方法。

按照这种“定位”原则,将其组合的16种情况所涉及的20多种统计分析方法各就其位、有序地编排于“一张表”中,此即为“一张表”统计方法(简称“一张表”统计)的由来。据此可以轻松、快速、准确地在“一张表”上,通过结果变量和影响变量的类型来“定位”所需要的统计分析方法。

例如,二项分类变量与二项分类变量关系的分析选用χ2检验,数值变量与二项分类变量关系的分析选用t检验,数值变量与多项无序分类变量关系的分析选用F检验,数值变量与数值变量关系的分析选用直线相关回归分析……

注意,在正确“定位”的情况下可能有多种统计方法可供选择,当首选统计分析方法(第一种方法)“走不通”,比如,其分析要求不能满足时,如何选择符合条件的第二种或第三种统计方法?这也是初学者时常感到困惑的地方,此时需要遵循“降级”原则,即通过“降级”的转换方式(数值变量→多项有序分类变量→多项无序分类变量→二分类变量),可以重新选择另一种统计方法。

如,对多项有序分类变量与多项无序分类变量关系的分析时可选用Kruskal-Wallis H秩和检验、Ridit分析和R×C卡方检验,其中Kruskal-Wallis H秩和检验为首选的统计分析方法,其它方法如R×C卡方检验,实际上是将多项有序分类变量降级为多项无序分类变量后而选择的分析方法,也就是多项无序分类变量与多项无序分类变量关系的分析方法。

可见,这种“定位”“降级”原则是正确、有效选择“一张表”统计方法的基础。

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